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  • 平面设计要素

    千次阅读 2018-08-31 18:45:40
    平面设计的要素

    一、图片
    图片具有形象化、具体化、直接化的特性,它能够形象地表现设计主题和创意,是平面设计主要的构成要素,对设计理念的陈述和表达起着决定性的作用。因此,设计者在决定了设计主题后,就要根据主题来选取和运用合适的图片。
    图片可以是黑白画、喷绘插画、绘画插画、摄影作品等,图片的表现形式可以有写实、象征、漫画、卡通、装饰、构成等手法。
    图片在选取上要考量图片的主题、构图的独特性,只有别具一格、突破常规的图片才能迅速捕获观众的注意,便于公众对设计主题的认识、理解与记忆。
    图片的运用首先在于剪裁。要想让图片在视觉上形成冲击力,必须注意画面元素的简洁,因为画面元素过多,公众的视线容易分散,图片的感染力就会大大减弱。因此,对图片处理时设计者必须敢于剪裁,力求将公众的注意力集中到图片的主题上。
    在版面视觉化过程中,图片的安排和搭配同样非常重要。在不同的平面设计形式中,一个整版放多少张图片,图片之间的大小搭配如何处理,都是设计人员必须考虑 的东西。一般来说,在多图的情况下,一个版必须要有一张大图片,通常要求这张图片占据整个版面三分之一甚至二分之一的面积,其他图片相应做小,以形成众星 拱月的态势,凸显出主打图片的冲击力和感染力。对主打图片,可以根据不同的情况做出一些技术处理。例如,在图片对比度相当高的情况下,可以考虑将图片的周 边部分在版面上拓展,并且在拓展部分排上文字稿。这样做的好处是既有效地利用空间排灌文字,又扩大了图片的范围,增强了版面冲击力。又如,在图片人物感情 起伏剧烈、动作幅度较大的情况下,可以考虑将人物的头、手、脚等冲出画面,从而起到强化人物感情的效果。在这里要特别提出的是,静态画面的图片尽量不要做 主打图,因为静态图片容易使版面陷于沉闷,而且图片本身进行技术处理也较难,当然我们可以通过一些处理方法来弥补这一缺陷,但技术处理如果用得过多过滥, 则非但难以形成冲击力,反而给人造成哗众取宠之嫌。
    在具体的实践过程中,以广告招贴为例,这是常见的一种平面设计形式。 我所设计的广告招贴《关爱女孩就是关注民族的未来》获得了国家级的银奖。在这张招贴中,给人的感觉就是以图片为主,在视觉效果上极具冲击力和感染力。 画面主体部分形象鲜明而突出,以五个身穿不同民族服装的小女孩形成透视型的排列,紧扣“民族”这个主题。大胆裁剪,采用半身像,撑满画面,弱化背景,舍弃 多余的画面语言,使整体形象更为突出。在人物组合上,以中心人物为主,两边人物依次缩减,对公众视线的引导性极强。在画面的下端,将文字排列成一个长条 形,字形稍加变化,对画面起到了一种均衡作用。由于视觉效果明显、这张招贴多次在全国范围内被多种大型宣传活动所采用。

    二、色彩
    色彩的运用得宜也是平面设计中相当重要的一环。色彩是由色相、明度、纯度三个元素组成的。色相即为红、黄、绿、蓝、黑等不同的颜色;明度是指某一单色的明暗程度;纯度即单色色相的鲜艳度、饱和度,也称彩度。
    色彩在平面设计中具有迅速诉诸感觉的作用,它与公众的生理和心理反应密切相关。公众对平面设计作品的印象是通过色彩而得到的,色彩的艳丽、典雅、灰暗 等感觉影响着公众对设计作品的注意力,比如鲜艳、明快、和谐的色彩组合会对观众产生较好吸引力,陈旧、破碎的用色会导致公众产生晦暗的印象,而不易引起注 意。因此,色彩在平面设计作品上有着特殊的诉求力,直接影响着作品情绪的表达。
    设计师要表现出平面设计作品的主题和创意,充分展现色彩的魅力,必须认真分析研究色彩的各种因素。由于生活经历、年龄、文化背景、风俗习惯、生理反应有所区别,人们有一定的主观性,同时对颜色的象征性、情感性的表现,人们有着许多共同的感受。
    设计师必须懂得用色彩来和观众沟通。在色彩配置和色彩组调设计中,设计师要把握好色彩的冷暖对比、明暗对比、纯度对比、面积对比、混合调合、面积调合、明 度调合、色相调合、倾向调合等等,色彩组调要保持画面的均衡、呼应和色彩的条理性,画面有明确的主色调。通过色彩的基本性格表达设计理念,从而赋于作品设 计个性;其次,设计者在运用色彩时,要让色彩突显设计意图。设计者要把颜色和设计思想相结合,并利用电脑设计和变化的优势,充分挖掘色彩的丰富性和多变 性,使作品承载的设计思想和情绪信息更丰富更广博,从而大地实现设计者的设计理念。
    此外,设计者在设计时还应在事前就承印物的特点、油墨的使用及印刷方法等各方面考虑,设计时尽可能配合后期客观条件,尽量减低色彩的印刷失误程度。因为技 术的原因,电脑与实际的输出效果还有较大的差距。不熟悉印刷的特性与缺陷,做设计的时候就会不断地给印刷找麻烦,设置障碍,终会影响到作品的效果。各种 品牌印刷机的性能、同一机型不同规格的性能、不同品牌油墨的性能、四色油墨与专色油墨的特性、不同品牌、规格、品种纸张的性能、特殊工艺、后期加工及装订 等等,这些都是设计师在做设计时需要考虑的问题。

    三、文字
    文字是平面设计中不可缺少的构成要素,是对一件平面设计作品所传达意思的归纳和提示,起着画龙点睛的作用,它能够更有效地传达作者的意图,表达设计的主题和构想理念,
    对作品是一种完善和说明。因此,文字的排列组合、字体字号的选择和运用直接影响着版面的视觉传达效果,赋予版面审美价值。
    文字的排列组合可以左右人的视线。视线的流动是有趣的,水平线使人们的视线左右移动,垂直线则使视线上下移动,斜线因有不安定的感觉,往往能吸引公众的 视线。作平面设计时掌握好视觉的规律,使视觉流程能够体现构思的形式美,符合整体节奏和艺术规律,更好地表现作品所需传达的内容。
    一般来说,设计者必须选用大小适当的文字 (字号)。文字太大,必然喧宾夺主,干扰了主题画面对公众的视觉传达;反之文字太小,不利于突出设计思想,降低公众对作品主题的摄取。所以合适的字号是设计者控制整个画面层次、详略的关键。
    字体则表达了一种文字风格和审美趣味,选用不同的字体不仅可以准确地反映作品的主题意旨,还可以加强作品的时代感,以达到形神合一。
    在处理文字与图形、文字与文字的主次关系上,设计者必须要明确其中的主次关系,从而相互影响、相互衬托。例如,一面设计作品的 主体是一幅大面积的人像,旁边出现一块排列紧凑的小字,会显得整个画面更加生动、新颖,起到了呼应效果,因为版面上各种造型因素由于各自所处位置造成一种 动态,支配空间,互相呼应,互相配合,使空间变化更加生动。

    设计者不仅要仔细推敲每一个要素的设计特点,更要注意综合运用从而以整体构成的的设计理念展现出完善的平面设计来,让你的设计作品拥有全面的要素,从而得到更高的评价。

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  • 项目成功的三要素

    2011-05-30 13:58:00
    一般来说,项目完成了既定目标,满足了项目三要素:时间进度、成本控制、质量要求,就可以认为项目是成功的。但有时候项目的成果被顾客接受就可以认为成功。比如在IT行业里,产品研发突破原定时间、成本要求的情况...
    一般来说,项目完成了既定目标,满足了项目三要素:时间进度、成本控制、质量要求,就可以认为项目是成功的。但有时候项目的成果被顾客接受就可以认为成功。比如在IT行业里,产品研发突破原定时间、成本要求的情况非常普遍,但是如果最终项目得以技术实现,而且被顾客接受,也算做成功。不过,企业还是应该根据自己的实际情况制定有利于企业发展的项目成败标准,比如项目延期不超过30%进度算达标这样的指标。
      对于投资类项目,所谓"项目成功"具有不同的判别标准,项目本身实现只是一个方面,项目产生的经济收益,社会影响,环境影响等都会成为评价项目成功程度的指标。研发类项目通常已通过项目的客户验收为成功的标志点,投资类则不限于此,可能会在项目完工并运行一段时间(比如2年)后进行项目后评价环节,在项目的后评价中最后给出项目成败的最终评判。
      达到项目成功的方法
      项目的成败受到四个方面的影响,即项目组内环境、项目所处的组织环境、客户环境、自然社会环境。从可控角度,通常需着重考虑前三个方面。把前三个方面放在整个项目生命周期进行考察,可以得到影响项目成败的因素。
      以下从项目运行环境、项目计划、项目监控及项目沟通、过程改进和技术革新、项目经理素质等几个方面总结获得项目成功的方法。
      要素一、良好的项目运行环境
      1)流程:
      最迟在项目启动的前期,应该定义一套适合于具体项目的流程体系,这是项目成功的制度化保证。使流程得到不断优化,使用最简的优化流程。
      2)组织机构:
      选择合适的项目管理组织架构,以及团队成员选择,建立激励考评机制。在同一个管理平台上并行运作多个项目的组织,倾向于选择矩阵式结构;对于项目期限特别长的专项投资项目也可能选用纯粹项目管理模式;项目存在多个子项目组的复杂协调,且项目存在比较大的技术瓶颈的项目宜选择强矩阵式,就是有一个全职的项目经理承担管理性工作,以使技术经理把大部分经理花在攻克技术难关上。
      “人”是项目成功的最关键因素,选用具备必要技能、能与小组很好融合、具有强的责任心和事业心的成员进入小组,将极大的促进项目的成功。
      把责任、绩效与奖励捆绑在一起,实施目标管理,采取必要的激励措施。一套行之有效的激励考评体系将极大调动团队成员的积极性。
      3)内部支持环境
      多数情况下,项目组织并不作为一个单独的经济实体存在,它依托于特定的管理平台。相对于外部客户来说,这属于内部支持环境。理顺项目运行内环境的内容包括,汇报渠道、财务联系、人力资源以及公司内部其它职能管理机构的联系。
      要素二、强将手下无弱兵
      项目经理是项目的灵魂人物,项目经理的素质包括在业务和技术和管理三个方面不断提升自己、领导能力、市场与客户意识、还要特别关注团队文化的建设。
      一个成功的项目经理应该倡导有魅力的团队文化。现代社会,人们对工作赋予了更多的精神需求。一个有魅力的团队文化应该包括认可和尊重、自信和信任、分工协作的良好平衡、愉快和上进的气氛、遵守共同规范、多层次交流和沟通等。好的团队文化最终达到吸引人才、留住人才、激励人才的作用。
      要素三、计划先行
      "凡事预则立,不预则?quot;讲的就是项目策划的重要性。项目策划的结果是形成文档化的项目计划。策划阶段是很容易被忽视的阶段,任务书下达后,匆匆忙忙投入到项目中,往往为项目的挫折甚至失败埋下了伏笔。项目计划应该包括项目内容、时间进度、预算、需要的各方面支持性条件,项目风险预测等。
      需要特别强调的是计划是个动态过程,一定要进行维护,否则计划就名存实亡了。对于不确定性很大的活动可以把计划制订的粗一点,然后随着项目的推移周期性的滚动细化,这就是所谓的"滚动式计划方法",应用此法,可有效的减少计划的维护量。总之,即使"计划赶不上变化",但一定要"跟上变化"。
      仔细鉴别获取的项目基本数据,尽可能进行量化估计将使得计划更加客观科学。项目基本数据可能包括以往进行类似项目的工作量数据、效率数据、WBS(工作分解结构)等。
      要素四、对控制点进行有力度的管理
      使目标管理和过程管理相结合。过程管理要求有适当的方法提供项目的透明度,消除"项目黑箱"。所谓"项目黑箱"就是管理者只关心和只能了解到项目的输入和输出,项目的运作过程不了解,项目缺乏控制。这种状况会带来很大的风险,一旦项目运行存在偏差,只能在项目完成后被发现,大大增加了纠偏的难度,甚至已无法纠正。项目的监控大致按照如下的四个步骤执行:获取项目过程信息、分析判断、采取纠偏措施、验证。
      要素五、交流通畅
      项目计划、进度和项目范围必须能够被项目成员方便的得到,以确保大家是在统一的平台上朝者同一个目标前进。为此,需要建立必要的内部邮件系统或采用适当的图表和模版以增强沟通效果。
      要素六、实事求是的决策
      项目运作的过程时刻要记的不要脱离实际,包括各级计划的制定和决策过程中,"头脑发热"或"市场压力"形成的不切实际的项目计划往往从计划那一刻就注定要失败的。
      此外还应该注意,并不是好的东西就一定适合于自己的项目。时髦的理念、新颖的方法、流行的工具并不一定会对项目的成功起促进作用。项目经理一定要对项目所处的内外环境有冷静的认识。
      要素七、确保项目平稳运作
      虽然存在不同项目管理者的管理风格差异,但是总体来说,在项目中引入大的变革尽量要采取渐进的方式。这包括过程的改进、新技术的引进和组织架构调整等。类似的变革应该进行足够的影响分析。必要时,可以进行试点和评估,然后再大面积引进。
      要素八、项目管理人员责权对等
      责权对等是管理学的基本原则。之所以会出现责权不匹配的情况,多数是因为,上级管理者不能信任下属的能力和做到有效授权。项目出现问题进行检讨时,往往才发现项目经理并不能对所出现的问题负责,问题的根源往往是高层经理在信息不完整的情况下做出的决策造成的。
      要素九、项目委托方的密切配合
      项目委托方显然对项目的成功负有一定的责任,特别是项目需求分析阶段。多数项目都应该任命委托方项目经理,明确合同双方的责任,对于项目前期的工作给予密切的协作。
      那些到了项目验收时才关注项目的业主态度是危险的。

    转载于:https://www.cnblogs.com/allenblogs/archive/2011/05/30/2063252.html

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  • 颜色的三要素:色调,饱和度,和亮度。 The3 colour directories: hue,saturation, and brightness. danci.911cha.com 2 在同时使用色调、饱和度和亮度值的组合的情况下这些区域中的每一个是可定义的。 Each of ...
    双语例句
    继续查词
    
    1. 颜色要素色调饱和度亮度

      The3 colour directories: hue,saturation,and brightness.

      danci.911cha.com

    2. 同时使用色调饱和度亮度组合情况这些区域定义

      Each of theseregionsis definableusinga combinationofhue,saturationandluminancevaluessimultaneously.

      Provided by gtcom

    3. 可以更改色调饱和度亮度透明度流动比例其他许多方面

      You can change color hue,saturation,lightness, opacity,fluidityscale,andmany moreaspects.

      www.ibm.com

    4. 背景视频包括像素每个像素表示色调饱和度亮度hsl

      The background video is comprisedofpixels,eachof whichrepresentsa valueofhue,saturationandluminance( hsl).

      Provided by gtcom

    5. 这种颜色空间示例使用者更有直观意义hsl色调饱和度亮度空间

      An example of one such color space is the hsl ( h ue,saturation,luminance) space,which is moreintuitivelymeaningful totheuser.

      Provided by gtcom

    6. 本文提出基于色调饱和度亮度联合概率分布彩色图象分割方法

      In this paper, we propose a new color image segmentationmethod,whichbases onunionprobability densityofhue,lightandsaturation.

      dict.cnki.net

    7. 本文快速HSI色调饱和度亮度变换空间基础采用利用移动网格动态窗口技术结合算法进行目标识别达到预期效果

      Based on rapid HSI transformspace,a target identificationalgorithmis adopted,whichcombined amobilegrid anddynamicwindow technology.

      www.fabiao.net

    8. 纹理图象探讨基于色调饱和度亮度联合概率分布彩色图象分割方法

      To non-texture images, a new color image segmentation method isproposedin thischapter,whichbased onunionprobability densityofhue,lightandsaturation.

      dict.cnki.net

    9. 图像RGB转换色调饱和度亮度色调饱和度结合产生融合图像消除地表天空背景影响

      The color image was translatedfromRGB systemtoHSI system,andthe hue,lightnessandsaturationimageswere acquired.Inorder toeliminatethe influenceofbackground ofsoiland sky,thehue andsaturationdata wascombinedand producedfusionimage.

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    10. 由于RGB空间利用亮度信息较少利用颜色信息并且空间分量高度相关人类视觉倾向色调饱和度亮度共同描述彩色物体一致适合边缘检测任务

      RGB color space using onlythebrightness informationandless useofcolor information,andthe spacethreecomponents arehighlycorrelated,humanvision preferstouse hue,saturationandbrightnessto describe thecolorobject isinconsistent,notsuitable foredgedetection task.

      www.fabiao.net

    11. 本文通过HSI空间色调饱和度进行合理划分图像色调饱和度亮度进行匹配加权给出根据局部累积直方图计算图片相似具体算法

      Through experiment,weprovide aconcretecolorimage retrieval algorithm,whichdivides thehueand saturationinHSI colorspace,usesmatchingalgorithm totwopictures andcalculatessimilar amount.

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    12. 本文介绍适用PAL制式电视终端模拟实时装置装置色调饱和度亮度彩色图象进行分解显示显示背景适当处理

      A real time analogue apparatusispresented,whichcan besuitablefor terminalsofPAL televisionsystemand cansegment-displaycolor imageswithappropriate backgroundbyhue,saturationandbrightness.

      dict.cnki.net

    13. 本文提出系统评价思路方案整体外观表现颜色多少分布特征均匀程度颜色要素色调饱和度亮度结合成因进行讨论

      A systemic way is suggestedforappraisement,fromthe appearancetothe 3elementsof color,i.e.from theamount,distributing,uniformityto thetone,saturation, brightness, and include thecausingof color.

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    14. 图形背景除了色调不同饱和度亮度应有区别如果可能尽量避免彩色背景运用彩色文本

      Objects and background should varyinbrightnessorsaturation,inaddition tohue,and color textoncolor backgroundsshouldalso beavoidedwhen possible.

      Provided by gtcom

    15. 亮度饱和度大于各自阈值颜色色调饱和度代表忽略不同亮度影响

      Otherwise colorisrepresented byitshue andsaturation,thusthe influenceofintensityis ignored.

      dict.cnki.net

    16. 研究四诊客观采用数码采集计算机图像软件PHOTOSHOP60分别计算RGB数值然后换算色调H饱和度S亮度V进行分析

      To objectify the Chinese medicaldiagnosis,theRGB valuesofhind pawswerecalculated byPhotoshop6.0 andconvertedinto hue,saturationandluminance,and contrasted withpawcolor.

      dict.cnki.net

    17. 结果表明样品色调主要集中绿色其中3样品饱和度亮度最高色调

      The result shows that thecolortoneof the brokenfilmsmainly focusesongreen.Thesaturationandbrightnessofsample No.3is thehighest,butits colortoneis somewhatyellow.

      dict.cnki.net

    18. 色调饱和度投影直方图反映颜色空间分布亮度投影直方图体现图像形状

      The projectivehistogramsof hueandsaturationdiscribethe colordistributionin space,andthe projectivehistogramof intensityreflectsthe shapeofthe image.

      dict.cnki.net

    19. 对于给定色调具有包括颜色空间集中饱和度亮度范围进行加宽效果

      This would have the effect,fora givenhue,of widening therangesof saturationandluminancethatare tobeincluded inthesubset ofthecolor space.

      Provided by gtcom

    20. 通过球体彩色图像亮度色调饱和度分布特征分析发现球体图像颜色失真主要颜色亮度分量有关色调饱和度分量关系不大

      After analyzingthedistribution characteristicsofbrightness,hueandsaturationofball images,itwas foundthatthe imagecolordistortion wasonlyrelated tobrightness,but hue andsaturation of images.

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    openCv RGB到HSV空间的学习


    标签: opencvRGBHSV
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    这次我主要说说颜色空间,包括三个方面:RGB颜色空间,HSV颜色空间以及颜色空间的转换


    RGB颜色空间介绍:


    1:RGB颜色空间简介



             三基色原理:大多数的颜色可以通过红、绿、蓝<数学中基的概念>三色按照不同的比例合成产生,同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光


             红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。其中一些混色的规律有:


                       红色+绿色 = 黄色


                       绿色+蓝色 = 青色


                       红色+蓝色 = 品红


                       红色+绿色+蓝色 = 白色


                       红色+青色 = 白色


                       绿色+品红 = 白色


                       蓝色+黄色 = 白色


    2:互补光的定义:


             当两种光按照适当比例混合得到白光时,称这两种光为互补光。所以上述的混色规律我们可以得到青色、黄色、品红分别是红色、蓝色、绿色的补色。


     


    3:亮度的定义:


             单色光的亮度强度各不相同,根据人的感受是:绿光最高,红光次之,蓝光最弱,假设得到的白光的强度为100%。如果用Y表示景物的亮度,则通常有:


                       Y= 0.299R + 0.587G + 0.114B


    因为红﹑绿﹑蓝三基色能够合成自然界所有的色彩,因此在电子设备和软件中,经常使用红绿蓝三基色合成五颜六色的图像。用以上的相加混色所表示的颜色模式成为RGB模式


    注意:


    1:CvLoadImage(“”,0)所得到的图像即为灰度单通道图像,所对应的像素即为Y;而与split函数得到的单通道图像R,G,B不一样,但其亮度显示也是按照下图的直线来显示的<即为RGB空间的直线>


    2:三通道图像也可能是灰度图像,当三通道值相等时,所对应的三通道图像就是灰度图像<可以通过以下程序画出来>。即RGB space空间中(0,0,0)和(1,1,1)两线上所有点就是灰度图像—>三通道图不一定是彩色的,彩色图一定是三通道的



    3:单通道图像亮度显示也是通过下图来显示的



    得到上图的代码为:


    1. #include <iostream>  
    2. #include "cv.h"  
    3. #include "highgui.h"  
    4. #include "cxcore.h"  
    5. using namespace std;  
    6. int main()  
    7. {  
    8.     IplImage *dst = cvCreateImage(cvSize(255, 255), 8, 3);  
    9.     for(int y = dst->height - 1; y >= 0; y--)  
    10.     {  
    11.         cvSet2D(dst, y,  dst->height - y - 1, cvScalar(255-y, 255-y, 255-y));  
    12.     }  
    13.     cvNamedWindow("show");  
    14.     cvShowImage("show", dst);  
    15.     cvWaitKey(0);  
    16.     cvReleaseImage(&dst);  
    17.     cvDestroyWindow("show");  
    18.     return 0;  
    19. }  
    #include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include "cxcore.h"
    using namespace std;
    int main()
    {
    	IplImage *dst = cvCreateImage(cvSize(255, 255), 8, 3);
    	for(int y = dst->height - 1; y >= 0; y--)
    	{
    		cvSet2D(dst, y,  dst->height - y - 1, cvScalar(255-y, 255-y, 255-y));
    	}
    	cvNamedWindow("show");
    	cvShowImage("show", dst);
    	cvWaitKey(0);
    	cvReleaseImage(&dst);
    	cvDestroyWindow("show");
    	return 0;
    }
    





    HSV颜色空间



    H:色调 0°对应红色, 120°对应绿色, 240°对应蓝色---对应不同的颜色 取值范围0~360


    S:饱和度  比若说:红色的纯度,越白纯度越低,取值范围0~1


    V:亮度  比如你穿了一件红色衣服 在白天亮度较高(0~255之间)傍晚或者黄昏就比较低(0~255之间)即多少的光照上去反射出来被看见,取值范围0~255


    如图:


    颜色空间的转换


    用到的核心函数有: cvConvertScale, cvSplit, cvMerge, cvCvtColor


    需要注意的是:由于加载进来图像是uchar,最多只能是255,而opencv正常程序的结构显示H色调都会小于等于180<因为程序知道表示不了360,直接全部缩小到180>,而H色调的取值范围0~360,因此我们需要将图像转换成float类型,而cvConvertScale 可以实现放大缩小偏移同时可以做类型转换;之后我们可以将hsv各通道转换到0~255之间,使用到的函数仍然是cvConvertScale 。最后需要注意的一点是:CvShowImage显示的图像都会被当做RGB颜色空间的图像来处理.


    下面给出这之间范围变化的代码:


    1:没有考虑H(色调)范围的代码,此时H的范围只能在0~180之间。


    代码:



    1. #include <iostream>  
    2. #include "cv.h"  
    3. #include "highgui.h"  
    4. #include "cxcore.h"  
    5.   
    6. using namespace std;  
    7.   
    8. int main()  
    9. {  
    10.     IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);  
    11.     IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8 , 3);  
    12.     IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    13.     IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    14.     IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    15.   
    16.     cvCvtColor(src, hsv_img, CV_BGR2HSV);  
    17.     cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);  
    18.     for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){  
    19.         for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)  
    20.         {  
    21.             cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";  
    22.         }  
    23.         cout << endl;  
    24.     }  
    25.     cvNamedWindow("src", 0);  
    26.     cvShowImage("src", hsv_img);  
    27.     cvWaitKey(0);  
    28.     cvReleaseImage(&src);  
    29.     cvDestroyWindow("src");  
    30.     return 0;  
    31. }  
    #include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include "cxcore.h"
    
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);
    	IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8 , 3);
    	IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
    	IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
    	IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
    
    	cvCvtColor(src, hsv_img, CV_BGR2HSV);
    	cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);
    	for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){
    		for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)
    		{
    			cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";
    		}
    		cout << endl;
    	}
    	cvNamedWindow("src", 0);
    	cvShowImage("src", hsv_img);
    	cvWaitKey(0);
    	cvReleaseImage(&src);
    	cvDestroyWindow("src");
    	return 0;
    }
    


    2:将色调H的取值范围转换到0~360之间



    1. #include <iostream>  
    2. #include "cv.h"  
    3. #include "highgui.h"  
    4. #include "cxcore.h"  
    5.   
    6. using namespace std;  
    7.   
    8. int main()  
    9. {  
    10.     IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);  
    11.     IplImage *src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F, 3);  
    12.     <span style="color: rgb(255, 0, 0);">cvConvertScale(src, src_float, 1.0, 0.0);  
    13.     IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F , 3);  
    14.     IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    15.     IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    16.     IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    17. </span>  
    18.     cvCvtColor(src_float, hsv_img, CV_BGR2HSV);  
    19.     cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);  
    20.     for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){  
    21.         for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)  
    22.         {  
    23.             cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";  
    24.         }  
    25.         cout << endl;  
    26.     }  
    27.     cvNamedWindow("src", 0);  
    28.     cvShowImage("src", hsv_img);  
    29.     cvWaitKey(0);  
    30.     cvReleaseImage(&src);  
    31.     cvDestroyWindow("src");  
    32.     return 0;  
    33. }  
    #include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include "cxcore.h"
    
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);
    	IplImage *src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F, 3);
    	<span style="color: rgb(255, 0, 0);">cvConvertScale(src, src_float, 1.0, 0.0);
    	IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F , 3);
    	IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
    	IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
    	IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
    </span>
    	cvCvtColor(src_float, hsv_img, CV_BGR2HSV);
    	cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);
    	for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){
    		for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)
    		{
    			cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";
    		}
    		cout << endl;
    	}
    	cvNamedWindow("src", 0);
    	cvShowImage("src", hsv_img);
    	cvWaitKey(0);
    	cvReleaseImage(&src);
    	cvDestroyWindow("src");
    	return 0;
    }
    

    3:将H,S,V的范围转化到0~255之间


    1. #include <iostream>  
    2. #include "cv.h"  
    3. #include "highgui.h"  
    4. #include "cxcore.h"  
    5.   
    6. using namespace std;  
    7.   
    8. int main()  
    9. {  
    10.     IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);  
    11.     IplImage *src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F, 3);  
    12.     cvConvertScale(src, src_float, 1.0, 0.0);  
    13.     IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F , 3);  
    14.     IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    15.     IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    16.     IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    17. <span style="color: rgb(255, 0, 0);">  
    18.     IplImage *h = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    19.     IplImage *s = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    20.     IplImage *v = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    21.   
    22.     cvCvtColor(src_float, hsv_img, CV_BGR2HSV);  
    23.     cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);  
    24.     cvConvertScale(h_img, h, (1.0/360)*255, 0.0);  
    25.     cvConvertScale(s_img, s, 255.0, 0.0);  // 因为S的取值范围为0~1  
    26.     cvConvertScale(v_img, v, 1.0, 0.0);</span>  
    27.     for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){  
    28.         for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)  
    29.         {  
    30.             if(cvGetReal2D(h, y, x) > 200)cout << cvGetReal2D(h, y, x) << " ";  
    31.         }  
    32.         cout << endl;  
    33.     }  
    34.     cvNamedWindow("src", 0);  
    35.     cvShowImage("src", hsv_img);  
    36.     cvWaitKey(0);  
    37.     cvReleaseImage(&src);  
    38.     cvDestroyWindow("src");  
    39.     return 0;  
    40.   
    41. }  


    展开全文
  • 颜色的三要素:色调,饱和度,和亮度。 The3 colour directories: hue, saturation, and brightness. danci.911cha.com 2 在同时使用色调、饱和度和亮度值的组合的情况下这些区域中的每一个是...
    1. 1
    2. 颜色要素色调饱和度亮度
    3. The3 colour directories: hue, saturation, and brightness.
    4. 同时使用色调饱和度亮度组合情况这些区域定义

      Each of these regions is definable using a combination of hue, saturation and luminance values simultaneously.

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    5. 可以更改色调饱和度亮度透明度流动比例其他许多方面

      You can change color hue, saturation, lightness, opacity, fluidity scale, and many more aspects.

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    6. 背景视频包括像素每个像素表示色调饱和度亮度hsl

      The background video is comprised of pixels, each of which represents a value of hue, saturation and luminance ( hsl).

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    7. 这种颜色空间示例使用者更有直观意义hsl色调饱和度亮度空间

      An example of one such color space is the hsl ( h ue, saturation, luminance) space, which is more intuitively meaningful to the user.

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    8. 本文提出基于色调饱和度亮度联合概率分布彩色图象分割方法

      In this paper, we propose a new color image segmentation method, which bases on union probability density of hue, light and saturation.

      dict.cnki.net

    9. 本文快速HSI色调饱和度亮度变换空间基础采用利用移动网格动态窗口技术结合算法进行目标识别达到预期效果

      Based on rapid HSI transform space, a target identification algorithm is adopted, which combined a mobile grid and dynamic window technology.

      www.fabiao.net

    10. 纹理图象探讨基于色调饱和度亮度联合概率分布彩色图象分割方法

      To non-texture images, a new color image segmentation method is proposed in this chapter, which based on union probability density of hue, light and saturation.

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    11. 图像RGB转换色调饱和度亮度色调饱和度结合产生融合图像消除地表天空背景影响

      The color image was translated from RGB system to HSI system, and the hue, lightness and saturation images were acquired. In order to eliminate the influence of background of soil and sky, the hue and saturation data was combined and produced fusion image.

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    12. 由于RGB空间利用亮度信息较少利用颜色信息并且空间分量高度相关人类视觉倾向色调饱和度亮度共同描述彩色物体一致适合边缘检测任务

      RGB color space using only the brightness information and less use of color information, and the space three components are highly correlated, human vision prefers to use hue, saturation and brightness to describe the color object is inconsistent, not suitable for edge detection task.

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    13. 本文通过HSI空间色调饱和度进行合理划分图像色调饱和度亮度进行匹配加权给出根据局部累积直方图计算图片相似具体算法

      Through experiment, we provide a concrete color image retrieval algorithm, which divides the hue and saturation in HSI color space, uses matching algorithm to two pictures and calculates similar amount.

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    14. 本文介绍适用PAL制式电视终端模拟实时装置装置色调饱和度亮度彩色图象进行分解显示显示背景适当处理

      A real time analogue apparatus is presented, which can be suitable for terminals of PAL television system and can segment-display color images with appropriate background by hue, saturation and brightness.

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    15. 本文提出系统评价思路方案整体外观表现颜色多少分布特征均匀程度颜色要素色调饱和度亮度结合成因进行讨论

      A systemic way is suggested for appraisement, from the appearance to the 3 elements of color, i.e. from the amount, distributing, uniformity to the tone, saturation, brightness, and include the causing of color.

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    16. 图形背景除了色调不同饱和度亮度应有区别如果可能尽量避免彩色背景运用彩色文本

      Objects and background should vary in brightness or saturation, in addition to hue, and color text on color backgrounds should also be avoided when possible.

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    17. 亮度饱和度大于各自阈值颜色色调饱和度代表忽略不同亮度影响

      Otherwise color is represented by its hue and saturation, thus the influence of intensity is ignored.

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    18. 研究四诊客观采用数码采集计算机图像软件PHOTOSHOP60分别计算RGB数值然后换算色调H饱和度S亮度V进行分析

      To objectify the Chinese medical diagnosis, the RGB values of hind paws were calculated by Photoshop 6.0 and converted into hue, saturation and luminance, and contrasted with paw color.

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    19. 结果表明样品色调主要集中绿色其中3样品饱和度亮度最高色调

      The result shows that the color tone of the broken films mainly focuses on green. The saturation and brightness of sample No. 3 is the highest, but its color tone is somewhat yellow.

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    20. 色调饱和度投影直方图反映颜色空间分布亮度投影直方图体现图像形状

      The projective histograms of hue and saturation discribe the color distribution in space, and the projective histogram of intensity reflects the shape of the image.

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    21. 对于给定色调具有包括颜色空间集中饱和度亮度范围进行加宽效果

      This would have the effect, for a given hue, of widening the ranges of saturation and luminance that are to be included in the subset of the color space.

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    22. 通过球体彩色图像亮度色调饱和度分布特征分析发现球体图像颜色失真主要颜色亮度分量有关色调饱和度分量关系不大

      After analyzing the distribution characteristics of brightness, hue and saturation of ball images, it was found that the image color distortion was only related to brightness, but hue and saturation of images.

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    openCv RGB到HSV空间的学习


    标签: opencvRGBHSV
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    这次我主要说说颜色空间,包括三个方面:RGB颜色空间,HSV颜色空间以及颜色空间的转换


    RGB颜色空间介绍:


    1:RGB颜色空间简介



             三基色原理:大多数的颜色可以通过红、绿、蓝<数学中基的概念>三色按照不同的比例合成产生,同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光


             红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。其中一些混色的规律有:


                       红色+绿色 = 黄色


                       绿色+蓝色 = 青色


                       红色+蓝色 = 品红


                       红色+绿色+蓝色 = 白色


                       红色+青色 = 白色


                       绿色+品红 = 白色


                       蓝色+黄色 = 白色


    2:互补光的定义:


             当两种光按照适当比例混合得到白光时,称这两种光为互补光。所以上述的混色规律我们可以得到青色、黄色、品红分别是红色、蓝色、绿色的补色。


     


    3:亮度的定义:


             单色光的亮度强度各不相同,根据人的感受是:绿光最高,红光次之,蓝光最弱,假设得到的白光的强度为100%。如果用Y表示景物的亮度,则通常有:


                       Y= 0.299R + 0.587G + 0.114B


    因为红﹑绿﹑蓝三基色能够合成自然界所有的色彩,因此在电子设备和软件中,经常使用红绿蓝三基色合成五颜六色的图像。用以上的相加混色所表示的颜色模式成为RGB模式


    注意:


    1:CvLoadImage(“”,0)所得到的图像即为灰度单通道图像,所对应的像素即为Y;而与split函数得到的单通道图像R,G,B不一样,但其亮度显示也是按照下图的直线来显示的<即为RGB空间的直线>


    2:三通道图像也可能是灰度图像,当三通道值相等时,所对应的三通道图像就是灰度图像<可以通过以下程序画出来>。即RGB space空间中(0,0,0)和(1,1,1)两线上所有点就是灰度图像—>三通道图不一定是彩色的,彩色图一定是三通道的



    3:单通道图像亮度显示也是通过下图来显示的



    得到上图的代码为:


    1. #include <iostream>  
    2. #include "cv.h"  
    3. #include "highgui.h"  
    4. #include "cxcore.h"  
    5. using namespace std;  
    6. int main()  
    7. {  
    8.     IplImage *dst = cvCreateImage(cvSize(255, 255), 8, 3);  
    9.     for(int y = dst->height - 1; y >= 0; y--)  
    10.     {  
    11.         cvSet2D(dst, y,  dst->height - y - 1, cvScalar(255-y, 255-y, 255-y));  
    12.     }  
    13.     cvNamedWindow("show");  
    14.     cvShowImage("show", dst);  
    15.     cvWaitKey(0);  
    16.     cvReleaseImage(&dst);  
    17.     cvDestroyWindow("show");  
    18.     return 0;  
    19. }  
    #include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include "cxcore.h"
    using namespace std;
    int main()
    {
    	IplImage *dst = cvCreateImage(cvSize(255, 255), 8, 3);
    	for(int y = dst->height - 1; y >= 0; y--)
    	{
    		cvSet2D(dst, y,  dst->height - y - 1, cvScalar(255-y, 255-y, 255-y));
    	}
    	cvNamedWindow("show");
    	cvShowImage("show", dst);
    	cvWaitKey(0);
    	cvReleaseImage(&dst);
    	cvDestroyWindow("show");
    	return 0;
    }
    





    HSV颜色空间



    H:色调 0°对应红色, 120°对应绿色, 240°对应蓝色---对应不同的颜色 取值范围0~360


    S:饱和度  比若说:红色的纯度,越白纯度越低,取值范围0~1


    V:亮度  比如你穿了一件红色衣服 在白天亮度较高(0~255之间)傍晚或者黄昏就比较低(0~255之间)即多少的光照上去反射出来被看见,取值范围0~255


    如图:


    颜色空间的转换


    用到的核心函数有: cvConvertScale, cvSplit, cvMerge, cvCvtColor


    需要注意的是:由于加载进来图像是uchar,最多只能是255,而opencv正常程序的结构显示H色调都会小于等于180<因为程序知道表示不了360,直接全部缩小到180>,而H色调的取值范围0~360,因此我们需要将图像转换成float类型,而cvConvertScale 可以实现放大缩小偏移同时可以做类型转换;之后我们可以将hsv各通道转换到0~255之间,使用到的函数仍然是cvConvertScale 。最后需要注意的一点是:CvShowImage显示的图像都会被当做RGB颜色空间的图像来处理.


    下面给出这之间范围变化的代码:


    1:没有考虑H(色调)范围的代码,此时H的范围只能在0~180之间。


    代码:



    1. #include <iostream>  
    2. #include "cv.h"  
    3. #include "highgui.h"  
    4. #include "cxcore.h"  
    5.   
    6. using namespace std;  
    7.   
    8. int main()  
    9. {  
    10.     IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);  
    11.     IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8 , 3);  
    12.     IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    13.     IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    14.     IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    15.   
    16.     cvCvtColor(src, hsv_img, CV_BGR2HSV);  
    17.     cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);  
    18.     for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){  
    19.         for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)  
    20.         {  
    21.             cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";  
    22.         }  
    23.         cout << endl;  
    24.     }  
    25.     cvNamedWindow("src", 0);  
    26.     cvShowImage("src", hsv_img);  
    27.     cvWaitKey(0);  
    28.     cvReleaseImage(&src);  
    29.     cvDestroyWindow("src");  
    30.     return 0;  
    31. }  
    #include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include "cxcore.h"
    
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);
    	IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8 , 3);
    	IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
    	IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
    	IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
    
    	cvCvtColor(src, hsv_img, CV_BGR2HSV);
    	cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);
    	for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){
    		for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)
    		{
    			cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";
    		}
    		cout << endl;
    	}
    	cvNamedWindow("src", 0);
    	cvShowImage("src", hsv_img);
    	cvWaitKey(0);
    	cvReleaseImage(&src);
    	cvDestroyWindow("src");
    	return 0;
    }
    


    2:将色调H的取值范围转换到0~360之间



    1. #include <iostream>  
    2. #include "cv.h"  
    3. #include "highgui.h"  
    4. #include "cxcore.h"  
    5.   
    6. using namespace std;  
    7.   
    8. int main()  
    9. {  
    10.     IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);  
    11.     IplImage *src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F, 3);  
    12.     <span style="color: rgb(255, 0, 0);">cvConvertScale(src, src_float, 1.0, 0.0);  
    13.     IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F , 3);  
    14.     IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    15.     IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    16.     IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    17. </span>  
    18.     cvCvtColor(src_float, hsv_img, CV_BGR2HSV);  
    19.     cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);  
    20.     for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){  
    21.         for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)  
    22.         {  
    23.             cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";  
    24.         }  
    25.         cout << endl;  
    26.     }  
    27.     cvNamedWindow("src", 0);  
    28.     cvShowImage("src", hsv_img);  
    29.     cvWaitKey(0);  
    30.     cvReleaseImage(&src);  
    31.     cvDestroyWindow("src");  
    32.     return 0;  
    33. }  
    #include <iostream>
    #include "cv.h"
    #include "highgui.h"
    #include "cxcore.h"
    
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);
    	IplImage *src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F, 3);
    	<span style="color: rgb(255, 0, 0);">cvConvertScale(src, src_float, 1.0, 0.0);
    	IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F , 3);
    	IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
    	IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
    	IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);
    </span>
    	cvCvtColor(src_float, hsv_img, CV_BGR2HSV);
    	cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);
    	for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){
    		for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)
    		{
    			cout << cvGetReal2D(h_img, y, x) << " ";
    		}
    		cout << endl;
    	}
    	cvNamedWindow("src", 0);
    	cvShowImage("src", hsv_img);
    	cvWaitKey(0);
    	cvReleaseImage(&src);
    	cvDestroyWindow("src");
    	return 0;
    }
    

    3:将H,S,V的范围转化到0~255之间


    1. #include <iostream>  
    2. #include "cv.h"  
    3. #include "highgui.h"  
    4. #include "cxcore.h"  
    5.   
    6. using namespace std;  
    7.   
    8. int main()  
    9. {  
    10.     IplImage *src = cvLoadImage("F:\\tongtong.jpg", 1);  
    11.     IplImage *src_float = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F, 3);  
    12.     cvConvertScale(src, src_float, 1.0, 0.0);  
    13.     IplImage *hsv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F , 3);  
    14.     IplImage *h_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    15.     IplImage *s_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    16.     IplImage *v_img = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);  
    17. <span style="color: rgb(255, 0, 0);">  
    18.     IplImage *h = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    19.     IplImage *s = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    20.     IplImage *v = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);  
    21.   
    22.     cvCvtColor(src_float, hsv_img, CV_BGR2HSV);  
    23.     cvSplit(hsv_img, h_img, s_img, v_img, NULL);  
    24.     cvConvertScale(h_img, h, (1.0/360)*255, 0.0);  
    25.     cvConvertScale(s_img, s, 255.0, 0.0);  // 因为S的取值范围为0~1  
    26.     cvConvertScale(v_img, v, 1.0, 0.0);</span>  
    27.     for(int y = 0; y < hsv_img->height; y++){  
    28.         for(int x = 0; x < hsv_img->width; x++)  
    29.         {  
    30.             if(cvGetReal2D(h, y, x) > 200)cout << cvGetReal2D(h, y, x) << " ";  
    31.         }  
    32.         cout << endl;  
    33.     }  
    34.     cvNamedWindow("src", 0);  
    35.     cvShowImage("src", hsv_img);  
    36.     cvWaitKey(0);  
    37.     cvReleaseImage(&src);  
    38.     cvDestroyWindow("src");  
    39.     return 0;  
    40.   
    41. }  


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空空如也

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